ナンバーセンス ビッグデータの嘘を見抜く「統計リテラシー」の身につけ方

著者 : カイザー・ファング 矢羽野薫

• CCCメディアハウス (2015年1月29日発売)

作品紹介・あらすじ

レストランの集客にクーポンは役立つ?失業率の増減を実感できないのはなぜ?ダイエットできるかどうかは統計次第?世の中おかしな分析だらけ。その統計を信じるな!

感想・レビュー・書評

[ちゅんさんの感想 · 2021年10月9日]

ビジネスでありえる数字を使った考える話題の例
色々考える必要があるよねという話だけど、なんか読みにくい。数字の話を文章では辛いな

シンプソンのパラドックス、中央値をずらす為の工夫、マーケティング、判定基準、予測モデル

[はぁこさんの感想 · 2019年2月3日]

統計などを見るときに注意しないといけないことが、具体的な事例を使って書いてあってよかった。結局のところ、そのデータがどのように取得されているのかを知り、その条件により、どのようなことが起こりうるのか考えながら、データを見る必要があるのだと感じた。

[しんきちさんの感想 · 2018年10月14日]

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[休日は読書さんの感想 · 2018年10月9日]

なんか難しい

[Co-graphさんの感想 · 2018年9月26日]

ある(2018/09/26)

[澤田拓也さんの感想 · 2017年1月1日]

統計的センスについて語られた本。ビッグデータが重要だと言われているが、たくさんデータを集めれば自然と因果関係が見つかるというものではなく、正しい結論のためには正しいセンスが必要だというものだ。分析するためには正しい仮説が必要だし、相関関係が因果関係を示すものでないことにも注意することが必要だ。このような状況で、「問題あるデータやアナリストを見たときに、何かが違うと感じる。それがナンバーセンス」だということだ。

その例として、Gruponのビッグデータによるターゲティングの嘘が暴かれる。実際の問題として全く興味のないクーポンが送られてくることがある。店の方からしても、クーポンがなければ来なかった客が来れば店にとってはプラスだが、クーポンがなくても店に来るお客が使ったクーポンは店にとってはマイナスになる。そういった客はリピーターになりにくいという問題もある。そのようなお客が増えることで、お得意さんの足が遠ざかる可能性もある。

他にも、大学ランキングの大学側の統計情報の操作、肥満と脳卒中のリスクの評価、アメフトのシミュレーションゲーム、などが取り上げられている。

統計情報って扱う人によって薬にも毒にもなるわなと。


少し翻訳について言うと、NFLのレジェンドPeyton Manningの弟で、スーパーボウルを制したこともあるEli Manningのことを「エリ・マニング」と訳してしまうのは少々迂闊だと思う。Eli Lillyという会社もあるのだから、きちんと「イーライ・マニング」と訳してほしかった。そのあたりに翻訳者としての誠実さが出るんだろうなと思うんだけれど。どうでもいいと言えばどうでもいいことなんだけれども。

[kj18さんの感想 · 2016年8月10日]

様々な事例と共に情報を見たときに感じる「違和感」を大切にしてというメッセージが詰まった書籍。筆者の前著、ヤバイ統計学も読んでみたくなった。

[くまったさんの感想 · 2016年3月19日]

ビッグデータの解説。
内容は良さそうだが、
食欲わかず。

[sou (08thse)さんの感想 · 2016年3月16日]

サブタイトルにあるように「統計の嘘」的な本。
こういう本にありがちなんですが、若干例示がだらだらと続いて長めです。
ただ、翻訳が平易なので、読みやすくはあります。

[hiromix1978さんの感想 · 2015年8月13日]

まあまあかな。